1. 概述
Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案生态，提供数据分片、分布式事务、数据库治理等核心功能。本文将带你快速了解这个生态体系，并给出上手指南。
2. ShardingSphere 是什么？
Apache ShardingSphere 前身是 Sharding-JDBC，最初为解决 Java 应用的数据分片问题而生。如今已扩展为包含 JDBC 代理、Sidecar 等多种形态的完整工具链。
使用 ShardingSphere 能带来这些核心优势：
- ✅ 高性能：驱动层实现接近原生 JDBC 的执行效率
- ✅ 强兼容性：支持所有 JDBC 规范数据库，代理层兼容 MySQL/PostgreSQL 协议
- ✅ 零业务侵入：故障转移无需修改业务代码
- ✅ 低运维成本：学习曲线平缓，对现有技术栈侵入极小
- ✅ 安全稳定：在扩展功能的同时保障系统稳定性
- ✅ 弹性扩展：支持水平扩展能力
- ✅ 开放生态：提供灵活的扩展机制
3. 核心应用场景
3.1 数据分片
数据分片是将数据库拆分成多个分片（shard）并分布到不同服务器的技术。ShardingSphere 简化了分片实现，帮助开发者有效提升应用性能和扩展性。
3.2 分布式事务
在分布式系统中，事务可能涉及多个数据库。ShardingSphere 提供分布式事务管理机制，确保跨库数据一致性。
3.3 读写分离
通过将读操作路由到从库、写操作路由到主库优化数据库访问。ShardingSphere 自动实现读写分离，均衡负载提升系统性能。
3.4 数据库网关
作为数据库网关，ShardingSphere 将多数据库复杂性抽象为统一接口，开发者可像操作单库一样管理多个数据库。
3.5 流量治理
提供细粒度流量控制能力，通过分片、读写分离等特性实现负载均衡。
3.6 数据迁移
支持分片间或数据库间的数据迁移，在扩缩容时平滑重分布数据。
3.7 数据加密
支持数据入库前自动加密，为敏感数据（如密码、个人信息）提供额外安全层。
3.8 数据脱敏
通过修改内容隐藏原始数据，在非生产环境保障数据隐私。
3.9 影子库
影子库功能允许在不影响生产环境的情况下测试数据库变更，通过将特定流量路由到影子库实现并行验证。
3.10 可观测性
提供分片数据库健康监控机制，支持查询追踪、延迟分析等指标，实现实时问题诊断。
4. 快速上手
以 Spring Boot + Maven 项目为例，演示如何集成 ShardingSphere。为简化演示，我们仅使用数据分片功能。
4.1 添加依赖
首先在 pom.xml 添加最新依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>shardingsphere-jdbc-core</artifactId>
<version>5.4.0</version>
</dependency>
4.2 数据源配置
创建 sharding.yml 配置文件（置于 resources 目录），配置分片规则：
dataSources:
ds0:
dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:13306/ds0?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: test
password: test
ds1:
dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:13307/ds1?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: test
password: test
rules:
- !SHARDING
tables:
order:
actualDataNodes: ds${0..1}.order
defaultDatabaseStrategy:
standard:
shardingColumn: order_id
shardingAlgorithmName: database_inline
defaultTableStrategy:
none:
shardingAlgorithms:
database_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: ds${order_id % 2}
props:
sql-show: false
⚠️ 此配置将
order表按order_id取模分片到两个 MySQL 实例
4.3 JPA 配置
修改 application.yml 连接 ShardingSphere 数据源：
spring:
datasource:
driver-class-name: org.apache.shardingsphere.driver.ShardingSphereDriver
url: jdbc:shardingsphere:classpath:sharding.yml
jpa:
properties:
hibernate:
dialect: org.hibernate.dialect.MySQL8Dialect
...
实体类和仓库接口保持标准 Spring Data JPA 写法：
@Entity
@Table(name = "`order`")
public class Order {
@Id
@Column(name = "order_id")
private Long orderId;
@Column(name = "customer_id")
private Long customerId;
@Column(name = "total_price")
private BigDecimal totalPrice;
@Enumerated(EnumType.STRING)
@Column(name = "order_status")
private Status orderStatus;
@Column(name = "order_date")
private LocalDate orderDate;
@Column(name = "delivery_address")
private String deliveryAddress;
// ... getter and setters
}
public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Long> { }
✅ 无需修改任何业务代码，分片能力已生效
5. 核心优势总结
通过最小化配置，ShardingSphere 让我们轻松实现了数据分片。得益于其与 JDBC 的深度集成，应用几乎无需修改代码即可获得高级数据库能力。
6. 结语
ShardingSphere 是分布式数据库管理的利器，提供丰富功能的同时隐藏了底层复杂性。本文仅展示了冰山一角，更多高级特性值得深入探索。
完整示例代码可在 GitHub 获取。